Просмотр вакансии

Мы — команда GigaSearch, создаём поисковый сервис, который отвечает на запросы пользователей на естественном языке. Наша миссия: предоставить GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы — включая самые свежие новости и события.

Миссия команды: Сломать барьер между статичными знаниями языковой модели и постоянно меняющимся миром. Мы предоставляем GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы, включая вопросы о свежих новостях и событиях.

В нашем проекте мы используем самые современные подходы к решению задачи Information Retrieval, проводим эксперименты по улучшению ранжирования поисковой выдачи с использованием методов машинного обучения, запускаем и анализируем результаты A/B тестов.

Обязанности

• участие в разработке и развитии ML части поискового движка
• разработка и оптимизация алгоритмов и моделей машинного обучения для задач поиска и ранжирования.
• обучение и дообучение моделей на базе Transformer-архитектур.
• планирование и проведение исследований и экспериментов для улучшения качества поиска (офлайн-оценка, анализ метрик)
• изучение SOTA архитектур и применение их в построении ML решений
• изучение и подбор релевантных бенчмарков для оценки качества ранжирования
• постановка и проведение исследовательских экспериментов: дизайн эксперимента, выбор метрик, интерпретация результатов, принятие продуктовых решений на основе данных.
• навык формулирования и проверки гипотез, умение работать с неопределённостью и предлагать несколько альтернативных подходов к решению задачи
• интеграция ML-решений в продакшн: подготовка сервисов, взаимодействие с разработчиками и инфраструктурой.

Требования

• опыт работы в задачах NLP, ранжирования, поиска или рекомендаций от 2 лет.
• хорошее знание классических структур данных и алгоритмов, фундаментальное понимание принципов работы классических алгоритмов машинного обучения и нейросетевых архитектур
• практический опыт работы с современными языковыми моделями на архитектуре Transformer (обучение, дообучение, интеграция в продукт).
• уверенное владение Python, умение писать читаемый, поддерживаемый и тестируемый код.
• опыт работы с фреймворками глубокого обучения.

Будет плюсом:

• опыт работы с RAG-системами и понимание их специфики (чанкование, эмбеддинги, ретривер vs. генератор)
• практика с фреймворками автоматической оценки: Ragas, DeepEval, TruLens, MLflow Evaluate
• опыт работы с краудсорсинговыми платформами (Толока, Label Studio и аналоги)
• знакомство с OpenSearch / ElasticSearch как поисковым инструментом.

Условия

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.